Modelo Demanda De Manzanas

Modelo econometrico demanda de manzanas

Teoría que respalda el modelo múltiple.

El objetivo de esta investigación es conseguir la estimación de demanda de manzanas en el mercado chileno, específicamente de Santiago, a partir de datos mensuales. Para ello utilizaremos distintas variables que creemos influyen en la demanda, y luego de un análisis detallado definiremos cuales son las variables que realmente afectan la demanda de manzanas y cuales son aquellas que no lo hace, es decir, durante todo nuestro trabajo se verá la Regresión Múltiple Lineal Muestral.

Para comenzar con el proceso de los modelos, es importante tener en cuenta algunos conceptos básicos que nos ayudarán a comprender mejor nuestra investigación.

Demanda: Podemos definir este concepto como "la cantidad de un bien que los compradores quieren y pueden comprar” . Para ser más específicos con la definición, "Es la cantidad de bienes o servicios que el comprador o consumidor está dispuesto a adquirir a un precio dado y en un lugar establecido, con cuyo uso pueda satisfacer parcial o totalmente sus necesidades particulares o pueda tener acceso a su utilidad intrínseca” .

Econometría: Desde que se ha empezado a emplear el término han existido diferentes definiciones, para entender en su cabalidad el concepto, nombraremos dos de ellas:

“La econometría, resultado de cierta perspectiva sobre el papel que juega la economía, consiste en la aplicación de la estadística matemática a la información económica, para dar soporte empírico a los modelos construidos por la economía matemática y obtener resultados numéricos”

“La econometría puede ser definida como el análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales, basados en el desarrollo simultáneo de la teoría y la observación, relacionados mediante métodos apropiados de inferencia”

Para continuar con nuestros estudios, necesitamos entender más profundamente la econometría, y para ello definiremos las tres principales herramientas de este tipo de análisis:

Teoría Económica: Explica el comportamiento general de los agentes económicos. Es de naturaleza cualitativa, lo que quiere decir que no proporciona visiones globales ni datos cuantificables.

Economía Matemática: Nos entrega las herramientas para plantear la teoría económica con lenguaje matemático, a través de ecuaciones, lo que nos entrega datos cuantificables. Sin embargo, no incluye la verificación empírica de la teoría, ni tampoco sus errores.

Inferencia Estadística: Esta rama consiste en sacar una conclusión de un gran conjunto de datos, llamada población, en base a pequeñas observaciones o muestras dentro de esa población. Al conjunto de procedimientos estadísticos que nos permiten realizar estas inferencias, los llamamos modelos de probabilidad.

Estas herramientas nos ayudarán a obtener una predicción de la población a través de una muestra, lo que en otras palabras podemos entender como un conjunto de supuestos, basados en las observaciones conseguidas, que nos permitirán estimar o proyectar la demanda de las manzanas, acercándonos lo más posible a la realidad.

Entendiendo lo más básico podemos adentrarnos en el análisis en sí, pero para ello será necesario entender qué es lo que haremos y como lo haremos a través de la econometría.

La Econometría, como bien lo expusimos anteriormente, es un análisis cuantitativo de fenómenos económicos reales, para realizar este estudio, la econometría busca explicar una variable (la estudiada) a través de otras variables, de igual manera como lo hace la economía. Es por esta razón, que la teoría económica es nuestro punto principal y del cual desprenderemos todo lo demás.

Para llevar a cabo de manera empírica los análisis necesitamos realizar un modelo econométrico o estadístico que se desglosará del modelo matemático que la teoría económica permite plantear. En este punto, la inferencia estadística adquiere un rol muy importante, pues a través de sus métodos se podrá predecir los resultados de una población, tomando solo una muestra.

Por ello, para finalmente crear la estimación correcta, se recurre a lo conocido como Análisis de regresión, que se define como, “El estudio de la dependencia de la variable dependiente respecto a una o más variables (llamadas variables explicativas), con el objetivo de estimar y/o predecir la media o valor promedio poblacional de la primera en términos de los valores conocidos o fijos (en muestras repetidas) de las últimas.”

Para continuar con el análisis y debido a la cantidad de variables con las que trabajaremos es importante entender no solo lo que es el Análisis de Regresión, sino la teoría que hay detrás de ello, especialmente la lineal múltiple que es con la que trabajaremos, y será lo que finalmente nos dé el impulso final para completar nuestro análisis.

Modelo de regresión lineal múltiple

A través de un modelo de regresión lineal múltiple, tratamos de explicar el comportamiento de una determinada variable, que la denominaremos como variable “explicada”, y será representada con la letra “Y”, en función a un conjunto de variables, llamadas “explicativas” y que representamos con la letra “X”, esto mediante una relación de dependencia lineal.

Y = β1 + β2 * X2 + β3 * X3 +…+ βk * Xk + ui

Entendiendo u como el término de perturbación o de error, y siendo la ecuación anterior, una expresión abreviada del conjunto de “n” ecuaciones simultáneas.

Para continuar el modelo anterior, se necesita estimar el valor de los coeficientes β1, β2 y βk, y la linealidad en los parámetros nos posibilitará la interpretación correcta de los parámetros del modelo. Por lo tanto, el modelo quedaría algo así:

Y ̂= β ̂_1+ β ̂_2*X_2+ β ̂_3*X_3 + ...+ β ̂_k*X_k+ u_i

Finalmente y entendiendo todo lo anterior, pasaremos a realizar el análisis del modelo que hemos escogido. Explicaremos el porqué de la elección de las variables y, después de estimar los datos necesarios a través del programa de regresión lineal Gretl, explicaremos cuales son las variables que son realmente significativas y cuales son aquellas que no lo son.

Modelo de Demanda de Manzanas Granny Smith

Explicación de las variables

Como nos centramos en la teoría

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